Бизнес-аналитика

Московский транспорт ежедневно генерирует огромные массивы данных: пассажиропоток, дорожная ситуация, телеметрия, данные транспортной инфраструктуры и городских сервисов. Ключевым аспектом становится скорость обработки данных, обеспечение их достоверности и возможности оперативного применения для повышения эффективности городской транспортной системы.

Ежедневно транспортная система Москвы генерирует миллионы цифровых событий: камеры, датчики, навигационные сервисы, системы мониторинга дорожной ситуации и городского транспорта формируют в реальном времени непрерывный поток данных. Однако ключевой вопрос сегодня заключается не в объеме получаемых сведений, а в скорости и точности их интерпретации. В Транспортном комплексе города эту задачу помогает решать Единый центр BI, важный элемент работы которого – аналитические дашборды. Как проектировать дашборды, способные стать эффективным инструментом управления транспортной системой Москвы?

ИИ-агенты способны автономно решать поставленные задачи, подстраиваясь под текущее окружение и используя доступные инструменты. Однако непосредственное подключение агентов к LLM часто оказывается затруднительно и несет риски утечки конфиденциальной информации. Платформа Tengri Data архитектурно решает эту проблему, превращая ИИ-агента из внешней надстройки в полноценного цифрового сотрудника.

В логистике цена задержки информации равна цене потерянного клиента. Если данные приходят с опозданием, то решения на местах принимаются вслепую, а ресурсы распределяются по наитию. Компания СДЭК – федеральный логистический оператор – построила платформу оперативной аналитики, работающую в режиме реального времени и позволяющую до нескольких минут сократить задержку от события до получения отчета.

Антон Устюгов, руководитель направления по управлению данными Группы НЛМК, – о создании аналитической среды для топ-менеджеров, позволившей ускорить и повысить точность принятия решений в рамках управления производственными процессами.

В ходе дискуссии, состоявшейся в рамках конференции BItech 2026, эксперты оценили перспективы применения искусственного интеллекта в области бизнес-аналитики.

Основной темой конференции, посвященной управленческим решениям, принимаемым на основе достоверных и актуальных аналитических данных, стало внедрение инструментов self-service и data-driven-культуры.

Эффективное управление бизнесом определяется не объемом накопленных данных, а скоростью и качеством их применения в ежедневных операционных и стратегических процессах.

23 апреля в Москве пройдет BItech 2026. Фокус конференции — на прикладной ценности бизнес-аналитики: от сырых данных к обоснованным управленческим решениям. Обмен опытом лидеров рынка, обзор инструментов и профессиональная дискуссия о балансе между информацией и действием.

Геополитическая турбулентность усиливает конкуренцию на рынке логистических услуг, участники которого вынуждены переосмысливать традиционные модели ценообразования, пересматривать спектр предоставляемых сервисов и сокращать издержки, причем все это на фоне постоянного поиска новых маршрутов. Как показывает опыт транспортной компании ПЭК, без решений прогнозной аналитики и систем ИИ эффективный бизнес сегодня уже невозможен.

Премия призвана отметить лучшие проекты в области внедрения BI-решений и поделиться успешным опытом с профессиональным сообществом.

Когда рынок перейдет от хайпа и завышенных ожиданий в отношении ИИ к продуманному и прагматичному встраиванию ИИ в бизнес-процессы и операции с целью получения значимой измеримой пользы.

В компании рассчитывают, что покупка откроет ей доступ к более широкой аудитории: ее собственные решения были ориентированы на крупный бизнес.

На российском рынке сегодня нет инструмента многомерного анализа огромных объемов данных, которые не помещаются в оперативную память одного сервера. Нет таких доступных инструментов и на Западе.

Фраза «Спасение утопающих – дело рук самих утопающих» стала сегодня актуальной и для бизнес-аналитики. Почему self-service BI становится устойчивой тенденцией в бизнес-аналитике и как сделать так, чтобы она стала реальным драйвером для совершенствования корпоративной культуры, а не осталась лишь благим пожеланием?

Аналитические инструменты постепенно растворяются в бизнес-приложениях – аналитика не выделяется в отдельный модуль корпоративной инфраструктуры, а благодаря self-service BI становится ее ядром, доступным из любой информационной системы компании. Для бизнес-пользователей самообслуживание становится основой работы с BI-системами, позволяя пользователям таких систем, как «Дельта BI», оперативно получать ответы на основе анализа всех доступных данных.

Михаил Бутенко, гендиректор «РПА Компас», — о создании аналитического инструментария для анализа рынка новостроек в реальном времени. Заложенные в продукт идеи и технологии могут использоваться в решениях для других отраслей.

В фокусе легендарного форума, стартовавшего в момент зарождения рынка данных в России, — тенденции, определяющие развитие экономики данных.

Изменение отражает стремление компании в качестве ключевого аспекта своей новой идентичности представить биткоин (B), а не бизнес-аналитику (BI).

В современной компании имеется огромное количество данных, позволяющих улучшить качество бизнес-аналитики и для дата-инженеров задача извлечения данных из альтернативных источников в общем случае относительно понятна и проблем обычно не вызывает. Однако, при работе в экосистеме 1С имеется ряд ограничений, которые призваны устранить такие специализированные системы, как «Экстрактор 1С».